人工智能(AI)算法和机器人正变得越来越先进，表现出与人类有些相似的能力。人工智能和人类之间日益增长的相似性最终可能会让用户将人类的感受、经历、思想和感觉归因于这些系统，有些人认为这是怪异和不可思议的。

印第安纳州卢迪信息学、计算和工程学院学术事务副院长兼副教授卡尔·F·麦克多曼(KarlF.MacDorman)一直在进行广泛的研究，旨在更好地了解是什么让一些机器人和人工智能系统感到不安。

他的最新论文发表在《人类行为中的计算机：人工人类》上，回顾了过去的研究，并报告了一项测试最新理论的实验结果，该理论被称为“心灵感知”，该理论提出，当人们接触与人类非常相似的机器人时，会感到怪异因为他们认为这些机器人有思想。

“对于许多西方人来说，具有意识体验的机器的想法令人不安，”麦克多曼告诉TechXplore。“这种不适感也延伸到了无生命的物体上。当我回顾Gray和Wegner2012年在Cognition上发表的论文时，我认为这个话题非常值得研究，因为随着人工智能(例如ChatGPT和其他大型语言模型)的迅速崛起，它的紧迫性也随之增加(法学硕士)。”

LLM是复杂的自然语言处理(NLP)模型，可以学习以惊人地反映人类沟通方式的方式回答用户查询。虽然他们的回答是基于他们之前接受过训练的大量数据，但他们使用的语言以及生成特定于查询的内容的能力可能使他们更容易被误认为是有感知的生物。

2012年，哈佛大学和北卡罗来纳大学的两名研究人员进行了实验，探索所谓的“恐怖谷”。该术语用于描述具有类人品质的机器人令人不安的本质。

当麦克多曼第一次读到这篇2012年的论文时，他对“心灵感知”是否是恐怖谷的根源表示怀疑。这激发了他进行新的研究，探索其存在以及具有类人特征的机器人在多大程度上被认为是怪异的。

以建构(经验或怪诞)和刺激(存在或不存在)作为调节因素的混合效应元回归模型。图片来源：卡尔·F·麦克多曼。

麦克多曼解释说：“尽管其他研究人员复制了格雷和韦格纳的发现，但他们对相同实验方法和有缺陷的假设的依赖只是回到了最初的假设。”

“从本质上讲，他们假设了他们试图建立的结论。恐怖谷是指一个人造实体的人类外观与我们对其的亲和力和怪异感之间的关系。因此，除非这些感觉的原因是我们通过对实体的感知我们的五种感官，这个实验与恐怖谷无关。”

麦克多曼最近论文的第一个目标是查明过去“心灵感知”实验可能存在的缺陷。具体来说，他的假设是这些实验将实验条件的操纵与人工智能系统的出现脱节。

“‘心灵感知’实验中的操纵只是描述实体是否能够感知和感受，”麦克多曼说。“还有什么比重新分析之前的实验更好的方法来展示这种脱节呢?当我这样做时，我发现被描述为能够感知和感觉的机器在实际存在或在视频或虚拟现实中呈现时比在它们实际存在或呈现时要少得多。他们缺席了。”

除了对之前的相关发现进行元回归分析外，麦克多曼还设计了一项新实验，可用于测试心理感知理论。这个实验需要通过要求一组参与者阅读文本并撰写相关文章，让他们相信机器实际上是有感知能力的，反之亦然。

麦克多曼说：“这个实验让我们能够比较同样的机器人在被一群赋予它们更多感知力的人和一群赋予它们较少感知力的人观看时的怪异程度。”“如果Gray和Wegner(2012)是正确的，那么赋予机器人更多感知力的小组也应该会发现机器人更怪异，但结果却表明不然。”

总体而言，麦克多曼进行的荟萃分析和实验的结果表明，过去支持心智感知理论的研究可能存在缺陷。事实上，研究人员收集到了相反的结果，这表明那些将感知力归因于机器人的人并不一定会因为机器人与人类的相似性而觉得它们更奇怪。

结构方程模型显示了以Aiko为参考的刺激对经验、代理、怪异和冷漠的影响。图片来源：卡尔·F·麦克多曼。

“恐怖谷是一个充满了旨在解释这一现象的理论的研究领域，”麦克多曼说。“这样的理论有几十种，我必须承认，我是罪魁祸首之一。我经常看到的是研究人员推进一种特定的理论，而一般研究的问题之一是，积极的结果更有可能是公布的结果多于负面结果。

“除了少数例外，我很少观察到试图证伪理论或假设，或者至少比较它们的解释力。”

麦克多曼最近的工作是最早批判性地研究心理感知和旨在检验这一理论的实验之一。他的研究结果表明，恐怖谷并非与心灵感知有关，而是植根于自动和刺激驱动的感知过程。

麦克多曼说：“该论文表明，恐怖谷的主要原因并不是将意识经验归因于机器。”“它还表明，心灵感知理论超越了人形机器人，可以应用于像ChatGPT这样的无形人工智能。这是对文献中发现的10个实验进行元回归分析的积极结果。”

这项最近的研究收集了关于所谓的恐怖谷以及心灵感知与机器人被感知的怪异程度之间的联系的有趣的新见解。这种见解有助于理解人类如何看待机器人，并为未来人工智能系统的发展提供信息。

麦克多曼补充说：“虽然心灵归因并不是恐怖谷的主要原因，但它们是故事的一部分。”“它们在某些背景和情况下可能是相关的，但我不认为将思想归因于一台看起来像人类的机器是令人毛骨悚然的。相反，在一台看起来已经令人毛骨悚然的机器中感知思想会让它更令人毛骨悚然。然而，感知一个思想在一台从恐怖谷中升起、看起来接近人类的机器中，让它不那么令人毛骨悚然。

“探索这种推测是否有强有力的支持是未来研究的一个领域，这将涉及使用更多样和更多的刺激。”